spo.optimize：整数のみ、スライス（:)、省略記号（...）、numpy.newaxis（なし）と整数またはブール配列が

Question

df = pd.read_csv("loc.csv",index_col=['Date'],na_values=['NA'], 
        parse_dates=True) 

dates = pd.date_range('2010-01-01','2010-12-31') 

symbols = ['AAPL','GOOG'] 

df1= df.ix[dates,symbols] 

df1=df1.dropna(how='all') 

line = [.5,0] 

def min1 (df1,l): 
    err= np.sum((df1['GOOG']-(df1['AAPL']*l[0]+l[1]))**2) 
    return err 

結果= spo.minimize（MIN1、ライン、引数の有効な指標であります=（DF1）、メソッド= 'SLSQP'、オプション= { 'DISP'：真}）

Iは、以下のようにエラーを取得しています：任意の助けを理解されるであろう

only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices 

。ありがとう！

Answer 1

エラーは、フロートまたは配列（またはリスト）である変数がインデックスロールで使用されていることを意味します。すなわち、どこかにあるべきではない。

私はあなたのコードをより慎重に勉強しなければならないが、私の目を引く最初のものは(df)です。これはタプルで、コンマ必要必要があります。その簡単な修正は、作業エラー・スタックの多くを与えるので、私たちは、問題が発生している場所の良いアイデアを持っていない場合は

args= (df1,) 

を。

---

これは実行されますか？

min1(line, df1) 

関数の最初の引数は「自由変数」、minimizeは、変化x0値（line）を開始したものです。 argsパラメータは、変更されていない場合、追加された引数を提供します。それはパンダのオブジェクトであるかのように初期値、line = [.5,0]、min1は実際に、（

min1(np.array([.5,0]), df1) 

で初めてでも文字列でmin1あなたのインデックス内の最初の引数と呼ばれる考える

---

、エラーを生成何かもしれない、単純な2要素の配列

df1['GOOG'] # here df1 is the initial array, not the dataframe 

。

したがって、問題の根本は、引数の順番が混乱してmin1になり、配列とデータフレームが混ざります。